状态评价体系（精选9篇）
状态评价体系 篇1
一、前言
设备状态评价体系在烟草行业起步较晚, 属于较为前沿的研究内容。作为典型的流程型工业, 生产设备的状态对于烟草行业的产品质量与消耗至关重要。设备管理作为卷烟生产质量和工艺的基础保障体系, 必须从经验管理走向科学管理, 逐步实现基于设备健康状态的精益化维护和检修。
本文结合河南中烟黄金叶生产制造中心 (以下简称制造中心) 的探索实践, 针对烟草行业设备健康评价体系的设计和应用进行研究, 包括评价指标体系的构建、原理、方法和过程等方面, 针对试点机型开展试评价, 验证评价思路、评价指标的适用性, 进而对设备健康状态进行评价, 通过评价结果分析, 指导制定设备维修计划, 为维修决策提供量化依据。逐步建立起一套符合卷烟制造企业特点的设备健康评价标准、体系和机制。
二、设备健康状态评价体系设计思路
卷烟工业主要生产设备发生突发性或过负载的故障可能性极低, 90% 以上的故障都和产品质量缺陷密切相关, 因此, 产品质量因素是进行设备健康状态的核心指标。制造中心结合自身生产实践, 提出基于设备性能、产品质量、运行状态和安全状态4 个维度的较为科学实用的卷烟设备健康评价体系, 4 个评价维度设计如下。
1. 设备性能类:是指设备本体的、静态的性能指标, 如设备关键系统或部件的性能指标和参数等, 指标选取和评分标准可参照设备说明书等基础资料, 同时结合实际生产和工艺需求而定, 可有单项否决项。
2. 产品质量类:包括设备本身所带在线产品质量检测装置 (仪器) 的完好性可靠性、设备所输出产品的过程质量两方面指标, 可有单项否决项。
3. 运行状态类:包括运行效率、有效作业率、故障停机率、故障停机次数、辅料消耗等评价设备运行状态的指标, 行业设备管理绩效评价指标体系结合企业实际使用的指标选取, 评分标准可参照行业先进值、企业历史数据等。
4. 安全状况类:包括设备联锁有效性、危险源可靠性、设备操作危险度等, 评分标准应有单项否决项。
根据烟草设备的运行维护特点, 设备健康状态评价结果分成优良、 健康、 亚健康、 劣化、 恶化5个级别。设备健康评价的目标用途主要用于4 个方面:第一, 按照设备健康状态级别, 为设备维修计划制定和维修决策 (轮修、项修、大修和技术改进) 等提供量化的决策依据;第二、依据状态评价报告对维修策略进行优化, 对设备技术标准、作业标准体系进行系统分析、完善和优化, 促进设备维修精益化;第三, 利用评价过程, 开展设备对标活动, 引导现场改善和员工成长;第四, 以机台 (主机) 健康评价为基础, 优化重点工艺参数、功能单元技术标准等, 打造标杆机台。
三、评价对象选择
设备健康评价体系的设计需要在对设备进行系统梳理、分级分类的基础上, 确定关键生产设备作为评价对象。根据工艺流程, 分别选择对生产组织, 产品质量, 原辅料、能源消耗和安全影响较大的设备作为评价对象。如分别从制丝、卷包和动力车间, 选择重点管理设备 (A、B类) 进行评价。
制造中心在试点阶段, 选择3 个核心工艺的10 类试点设备 (机型) 作为评价对象和实践验证。
1. 卷包车间:卷接机、包装机、装封箱机。
2. 制丝车间:松散回潮机、切丝机、薄板烘丝机。
3. 动能车间:锅炉、真空泵、空压机、制冷机。
四、设备健康状态评价标准的设计过程
建立设备健康评价标准的设计, 需要运用科学的方法进行指标选择和权重设计。主要采用DELPHI法进行指标选择, 采用AHP法为每个评价指标确定权重。
评价标准的设计具体操作过程如下。
首先组成卷包、制丝、动力3 个专家小组。按照课题所需要的知识范围, 每组选择20 人, 由设备管理、质量工艺、车间管理层、维修班组、生产班组等人组成。
然后针对卷接机组进行功能单元分解和FMEA失效模式分析, 获得其关键性能指标和状态参数, 初步结果选取了32 个重点部位的精度参数、运行状态参数和20 余个质量指标和安全指标, 7 个代表性的效能指标。为避免评价的复杂性, 提高可操作性, 必须采用DELPHI法进行指标精化和AHP法权重排序。
以卷包设备评价标准设计过程为例, 采用4 个主要步骤进行评价标准的指标选择和评价权重设计。
第一步:德尔菲法的步骤为, 向卷包专业小组专家下发调查表, 收集专家选择排序, 将返回的意见进行归纳综合、定量统计分析后再反馈专家;反复经过3轮, 意见比较集中后进行数据处理与综合得出结果。通过DELPHI法, 将卷接机组评价指标精简为27 个。
第二步:AHP算法模型, 采用Expertchoice软件首先对4 个维度两两比较排序进行权重分配, 获得权重比例为设备性能40%、产品质量30%、运行状态20% 和安全状态10%。
第三步:采用Expertchoice软件AHP算法模型, 分别对4 个维度的指标再次进行两两比较排序、权重分配, 获得维度内的各个指标权重排序和比例 (图1) 。
第四步:制定评分方法和评分规则。
综合评价分的打分方法为评价会议和现场检测两个步骤。组织召开设备健康评价会议, 以设备现状数据为主, 现状数据和历史数据相结合, 现状数据的采集周期合理设定, 保证指标评价的准确性和可操作性。现场检测包括现场查看、询问交流、抽查验证等, 既收集更多的数据信息, 又对初步评价进行现场验证纠偏, 最终进行综合判断, 确定设备的健康状态类别。
完成以上4 个步骤后, 可以得到卷接机组健康评价表中不同评价指标的权重。根据计算结果, 分别给设备性能、产品质量、运行状态和安全状态4 个一级指标赋予40%、30%、20% 和10% 的权重, 最终得到设备健康评价标准表, 如表1、2 所示。
区分不同的设备役龄建立评价得分综合评价坐标模型。将设备役龄作为横坐标, 分为3 个阶段:Ⅰ (磨合期0 ~ 2 年) 、Ⅱ (平稳期2 ~ 8 年) 、Ⅲ (耗损期8 年~∞) , 设备初步评价得分作为纵坐标, 建立设备综合评价坐标系, 如图2 所示。
同一机型设备使用同一表格和标准进行初步评价, 在初步评价得分的基础之上, 依据评价模型分役龄阶段进行综合评价计分。3 个役龄阶段的设备健康状态均分为5 类:优良、健康、亚健康、劣化、恶化, 相同的健康类别、不同役龄阶段的应用和对策不同。
五、设备健康状态评价的分级规则与结果应用
基于如表1、2 所示的设备健康评价表, 可以对设备的状况进行评价, 总得分≥ 90 分, 且单项指标得分所占该维度比例≥ 80%, 优良;总得分为80 ~ 90 分, 且单项指标得分所占该维度比例≥ 75%, 健康;总得分为70 ~ 80 分, 且单项指标得分所占该维度比例≥ 65%, 亚健康;总得分为60 ~ 70 分, 劣化;总得分≤ 60 分时, 判定为状态恶化。
在设备健康状态分级的基础上, 进一步从以下3 个方面进行管理分析, 进而为计划维修和技术改造提供决策支持。
1. 设备健康状态评价结果主要应用于设备检维修策略和投资策略, 包括科学优化设备的保养、点检和维修等日常工作。
(1) “优良”和“健康”状态设备, 继续进行正常的设备日常保养、润滑、轮保及日常维修, 努力保持其理想状态。
(2) “亚健康”状态设备, 可进行局部项修或深度保养, 内容以导致设备健康等级下降的因素作为侧重点。项修验收1 个月后进行健康等级再评价, 直至达到“健康”以上状态。
(3) “劣化”状态设备, 可结合实际情况进行深度项修或局部大修, 项修、大修2 个月后进行健康等级再评价, 直至达到“健康”以上状态。
(4) “恶化”状态设备, 可结合实际情况进行大修、改造或下线, 设备验收2 个月后进行健康等级再评价, 直至达到“健康”以上状态。
2. 除按照评价得分进行维修策略选择外, 按照设备运行周期规律, 应重点关注处于Ⅰ和Ⅲ的设备;同时, 原则上不应该出现劣化Ⅰ、恶化Ⅰ和亚健康Ⅱ、劣化Ⅱ、恶化Ⅱ的情况, 否则应从管理方面分析原因, 并采取相应措施如下。
当出现劣化Ⅰ、恶化Ⅰ时, 应重点分析和反思在设备选型、采购、验收环节的工作标准、流程适宜性和执行情况, 以及在磨合期操作、维修包机人员的责任心和能力, 是否存在设备事故瞒报和处理不当等方面的问题, 对应则采取修订标准、联系厂家重点治理以及责任界定、强化考核等措施, 避免类似问题重复出现。
当出现亚健康Ⅱ、劣化Ⅱ尤其是恶化Ⅱ的情况时, 应重点分析在设备管理制度、模式、维修策略选择, 日常工作执行力和检查考核力度、细度, 是否存在设备事故瞒报和处理不当等方面的问题, 持续改进管理效果。
3. 投资策略 (深度项修、大修、改造、技术改造、购置、报废) 选择时, 通过设备使用成本数据的统计, 根据费用役龄关系变化分析, 考虑企业眼前及长远的权益和规划, 结合行业发展方向和特点、公司战略部署, 寻找设备最佳投资方案, 实现经济性和技术性有机结合。
六、应用实践和展望
本文围绕卷烟行业设备健康评价体系构建的问题, 针对试点机型开展试评价, 验证评价思路、评价指标的适用性。通过评价过程实施, 为维修决策提供量化依据, 制造中心依据评价结果制定了10 类重点生产设备的年度维修计划, 促进了设备管理从经验管理走向科学管理、精益管理的进程。目前, 制造中心正利用信息化手段建立自动化的评价模型, 实现设备健康在线评价以及维修策略优化、检修计划生成的自动化系统。通过与点检系统、设备管理信息系统、生产制造系统 (MES) 对接, 有效利用数据自动化采集建设设备运行数据中心, 将设备健康评价常态化, 逐步实现设备健康管理的智能化。
参考文献
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状态评价体系 篇2
教学本质就是学生的学习活动，教师是组织者和指导者。确立以学生发展为中心的教学观，一切为了学生、高度尊重学生、充分依靠学生，关注学生学习活动的过程及其状态，做好学生学习状态和效果的评价工作，从而改进教学，提高教学质量，全面促进学生的学习和发展。
首先，弄清评价的内容。评价主要是对学生学习过程的评价，显现在教学主体（学生）身上，主要考察学生在课堂上的三种学习状态：（1）评价学生参与状态。一看多样性，即学生参与教学活动的形式是否多样，如师生谈话、合作交流、动手实践、自主探究等；二看广泛性，即学生是否很投入地参与教学全过程，每一位学生是否都有参与教学活动的机会；三看深刻性，即学生在参与教学活动中是否进行深层次的思考和交流。（2）评价学生的交流状态。一看是否有多边、丰富、多样的信息交流与反馈，能构建师生、生生和媒体之间的信息交流的立体结构；二要看是否有良好、有效的人际交往与合作的氛围，学生是否愿意互相交往，能够与人合作，懂得尊重别人、取长补短。（3）评价学生的达成状态。既要求帮助学生掌握知识，又要求促进学生的发展。
其次，制订适合的学习状态评价表。可以通过对学生的学习行为和表现状态进行系统全面的观察，制订出学习状态评价表，将准备状态、参与状态、思维状态、交往状态、情绪状态和达成状态作为学习状态的具体构成内容，作为六个方面的评价维度，并在此基础上确立了评价标准。通过对它们的完整考察和对评估标准的全面分析总结，教师能够对教学的成功与否、学生学习效能的高低做出一个基本准确的判断的。
再次，运用合适的学生学习状态评价方法。在进行具体的评价时，可以考虑自然观察法，运用观察工具记录和描述记录相结合的方法，进行全过程观察和有重点观察，同时收集学生学习的反馈信息，以便对教学做出全面的评价。
状态评价体系 篇3
城市发展,交通先行。随着国民经济的快速发展和城市化进程的加快,我国交通问题日益突出。为了确保城市交通合理、有序地可持续性发展,全国各大城市都开展了智能交通管理体系的研究应用,如在交通运行状态评价方面,文献[1,2,3,4,5]针对交通管理不同层次需求,构建了符合交通参与者认知的城市道路交通状态评价方法,为交通状况评价提供客观标准和决策依据。文献[6,7]将宏观路网交通状态评价与微观交通状态分析相结合,建立了路网交通状态分析模型,并提出一种新的路网交通状态分析方法。在交通信息采集方面,文献[8]通过结合交通管理问题,探讨了车联网技术应用与发展,认为我国车联网应用技术还处于初级阶段。文献[9,10,11]阐述了物联网与智能交通之间的联系以及未来发展应用。在数据处理技术上,文献[12,13]探索了在大数据环境下,根据不同数据特点搭建分布式存储系统,阐述了海量数据的处理和优化将是未来重点研究领域。文献[14]针对数据参数多样、结构迥异、采样周期和精度不一等现状,建立多源异构交通信息三层次融合体系。在仿真应用上,文献[15]利用系统仿真技术和计算机处理技术,构建自主可控的道路交通流仿真模型,为交通拥堵管理措施的制定和决策分析提供了支持。
综上所述,目前城市交通运行状态评价分析主要集中在道路交通流仿真、关键模型构建与实现方法的研究上,在感知评价与管理应用体系框架方面的研究应用还比较少。因此,亟需利用物联网、大数据和新一代无线通信为导向等新兴技术,研究如何实现对交通设施的全面感知,对交通态势的透彻分析和对交通运行的精细管理,以满足城市道路交通运行管理应用的实际需求。
1 城市道路交通运行感知与分析技术
1.1 新兴物联网数据采集传输技术
新兴的物联网数据采集传输技术在交通方面的应用主要是通过RFID、传感器、WSN自组网等信息传感设备获取交通基础设施与交通运输工具的各种信息,结合互联网、移动通信网等进行信息传送与交互,提高感知能力,主要应用于车辆定位感知、停车场感知、道路桥梁状态感知、交通事件感知等方面。
1.2 以大数据为代表的信息数据存储和分析处理技术
目前,以Map Reduce和Hadoop为代表的非关系数据分析技术,在互联网信息搜索和其他大数据分析领域取得了重大进展,已成为大数据分析的主流技术。大数据技术在交通方面的应用主要在于对交通工具GPS地理位置、视频、路网、基础设施等结构化与非结构化海量数据的存储与处理。
1.3 ZigBee、3G/LTE等新兴无线通信技术
新兴的无线通信技术主要有近距离通信和远距离通信,其中近距离通信技术主要有ZigBee、DSRC、WIFI等;远距离通信技术主要有3G、LTE、4G等。这些技术都具有容量大、成本低、传输速度快等特点。智能交通中的无线通信技术具有多节点交互功能,可实现快速、海量的传输图像及视频流等多媒体,为公众提供高效、便捷的交通信息服务。
综上所述,物联网、大数据及新兴无线通信等高新技术为城市道路交通信息化运行管理创造了新技术条件,将引导ITS向更先进、更智慧的方向发展,同时也为交通运行感知评价和管理应用体系的建立打下坚实的基础。
2 城市道路交通运行感知评价和管理应用体系框架
在分析了智能交通管理应用的新需求,以及新技术的发展为道路交通运行管理创造条件的基础上,本研究提出了城市道路交通运行感知评价和管理应用的体系框架,如图1所示。该框架以城市道路交通运行感知体系为基础,以基于大数据处理的城市道路交通运行分析评价体系为核心,最终满足城市道路交通运行管理应用的需求。同时,在此过程中融入闭环管理理念,在循环积累中不断提高智能交通管理应用和服务水平。
2.1 城市道路交通运行感知体系
城市道路交通运行感知体系采用“移动+固定”的采集手段采集“动态+静态”的交通信息,实现交通信息的“采集+共享”,为分析评价体系提供坚实的数据基础。城市道路交通运行感知体系结构如图2所示。
1)感知内容
感知城市道路交通资源及其运行状态,包括道路条件(长度、车道数、通行能力、维护保养情况、通畅情况、替代道路情况、在路网中的地位、限行条件)、车流(流量、流速、车型、停车场静止态、身份、号牌受限条件等)、人流(日常客流、假日客流、公交客流、地铁客流、出租车客流、步行客流等)、物流(货物种类、通关状态、仓储状态、运输状态、应急处置方法等)、事件(道路设施设备故障、交通事故、出行需求、场站客流集聚、恶劣天气等)。
2)感知方法
静态数据通过建设数据库人工填充和维护(如道路长度、维护保养情况等);动态数据即道路交通运行状态,应用以RFID、传感器、WSN自组网为代表的物联网数据采集传输技术,通过GPS终端、视频、传感器、微波等采集方式,采集上述车流、人流、物流和事件信息。
2.2 城市道路交通运行分析评价体系
城市道路交通运行分析评价体系利用感知体系采集的数据,应用大数据处理技术进行存储、融合、多维度挖掘等分析处理,并在此基础上对道路的交通运行情况、拥堵情况和路网稳定性进行分析评价,为城市道路交通运行管理应用体系提供支持。城市道路交通运行分析评价体系结构如图3所示。
2.2.1 城市道路交通运行数据分析
随着大数据时代的来临,数以千计的交通数据类别每日以TB级别增长,海量、动态、实时是重要特征。结合交通系统的实际情况,设计基于Hadoop计算集群、非关系型数据库技术、流数据实时处理技术等主流大数据处理技术的模型体系,按照数据流向依次进行数据集成、数据计算、数据应用,并在此基础之上研究和验证综合交通大数据的接入、融合、处理、挖掘、管理技术,最终成为交通数据的存储、分析、管理中心。
2.2.2 城市道路交通运行评价
本研究立足于城市道路交通运行管理应用的需求,建立多维度、多层次的评价指标体系和评价模型,对道路交通的“线—区域—全市”进行实时分析、趋势分析、预警分析和措施分析,从而增强对城市总体、重点区域、主干道交通运行的超前研判,为城市道路交通运行的调整优化、辅助决策和信息服务提供支持。
2.3 城市道路交通运行管理应用体系
城市道路交通运行管理应用体系主要是利用城市道路交通运行评价体系的评价结果,进行城市道路交通运行调控优化、决策支持以及公众出行信息服务等管理应用。城市道路交通运行管理应用体系结构如图4所示。
(1)城市道路交通运行调控优化主要是对城市道路交通运行过程中的具体问题进行有针对性的调控优化,例如占道施工管理优化、停车场管理优化、中小客车总量调控优化等。
(2)城市交通规划管理决策支持主要是对采集的交通大数据进行综合、宏观的分析评价之后,为城市交通的需求管理、交通治理措施制定、交通管理控制等宏观层面的交通管理措施提供支持;为公交地铁线网规划、交通枢纽规划、道路网络规划、交通影响评估等交通规划提供支持;为错峰出行、拥堵收费、限行等交通政策的制定、优化提供数据支持。
(3)城市道路交通综合信息服务。物联网时代,感知体系采集了更加全面的数据,利用大数据处理技术对交通数据进行了更加深入的挖掘处理,使得交通信息服务的内容更加全面,同时无线通信技术使得交通信息服务手段更加丰富多样、服务质量更高。以多样的发布渠道、丰富的服务内容、全方位公众信息互动为代表的新型交通综合信息服务已变成现实。
2.4 基于闭环理念的流程化管理
以物联网为代表的城市道路交通泛在感知和以大数据为代表的智能数据处理在技术层面有效解决了智能交通底层瓶颈。尽管如此,在管理应用层面还必须建立起配套机制,以满足智能交通发展的需求。基于闭环理念的流程化管理如图5所示,在数据采集与状态感知—分析评价—管理应用等环节加强管理,并通过外部反馈机制(如交通调控措施的反馈、交通信息服务质量的反馈)进一步优化交通运行状态感知内容和手段,优化分析评价方式,最终全面提升管理应用水平。
3 应用实践
该评价与管理应用体系已在广州智能交通运行管理上成功得到应用,如图6所示。信息化已渗入到交通行业的各个层面,覆盖了公共交通、客货运输、道路及公路养护、交通综合执法、交通治理等综合交通领域,成为交通行业管理、企业生产经营、市民出行服务的重要支撑。
1)城市道路交通运行状态感知手段丰富
在数据采集方面,已实现海量的综合交通数据的采集,每年采集的总数据量超过4 000TB,平均每天的数据量超过10TB,平均每天采集的数据条目数超过6亿条。在数据共享方面,广州市建成交通信息资源整合系统,实现交警、铁路、航空、电信、移动、联通、各高快速路运营公司等20多个相关部门交通信息数据资源初步整合。
2)以大数据处理技术为支撑,城市道路交通运行数据分析技术领先
在大数据处理技术的支撑下,深入开展多元异构的海量数据分析处理工作,每天利用约4 500万条浮动车数据,进行道路交通运行状态实时分析、趋势分析,为交通行业日常管理工作提供决策支持。此外,基于公交客流分析系统数据,每天处理约2 200万条数据,分析公交客流规律、客流与运能匹配情况等,为公交企业及交通主管部门提供了现代化的管理手段和辅助决策支持,自系统建成以来,市民投诉锐减60%。
3)以地方标准规范为依据,城市道路交通运行评价规范准确
在海量数据的采集、分析、预测的基础上,广州市交通部门制定了统一的、科学的、客观的《城市道路交通运行评价体系》地方标准,并联合市质监部门共同发布该指标体系(DBJ 440100/T 164—2013)。目前,广州市交通部门还在起草停车场系统接入、客运站场联网售票系统等地方标准,以此加强广州市智能交通系统相关技术规范的建设工作。
4)以交通管理和信息服务为导向,城市道路交通管理应用成绩突出
在交通决策支持方面,广州市交通部门建立了交通仿真系统,利用微观仿真模型对交通组织方案、缓解交通拥堵措施等进行仿真评估,为交通治理工作提供辅助决策依据;建设广州市公交线网基础数据管理信息系统,为公交线路的设置和调整提供直观的图形和数据支持,为公交线网的规划提供决策依据。在交通运行调控方面,建设了广州市停车场行业管理系统及停车差异化监管系统,完成全市10万多个停车位数据接入,实现对全市停车场分布以及运营情况的掌握。在交通信息服务方面,构建了以多样的方式选择、丰富的服务内容、拓宽的信息发布渠道、全方位公众信息互动为代表的新型交通综合信息服务体系。
4 结束语
文章基于城市交通运行管理的实际需求,提出一种城市道路交通运行感知评价和管理应用的体系框架,并成功应用于广州智能交通管理与应用中,实践表明:该评价与管理应用体系能有效提高城市智能交通管理应用和服务水平,在城市交通运行管理中发挥了高效、有序、安全的重要作用,具有良好的推广应用前景。
摘要：随着城市信息化进程的加快以及新技术的发展,现有的交通管理技术已不能满足城市交通发展态势。为了全面感知和精准分析交通运行状态,实现城市交通精细化运行和管理,文章以城市道路交通运行感知体系为基础,以基于大数据处理的城市道路交通运行分析评价体系为核心,提出了城市道路交通运行感知评价和管理应用的体系框架,最终满足城市道路交通运行管理应用的需求。该管理体系已在广州智能交通管理中得到成功应用,成为交通行业管理、企业生产经营、市民出行服务的重要支撑,实践表明效果良好,具有较好的推广应用前景。
状态评价体系 篇4
第一节评价自己的健康状态教学目标：尝试综合评价自己的健康状况。关注健康问题。全面理解健康的定义，并认识心理健康的意义，学会调节情绪，保持心理健康。教学重点、难点：尝试综合评价自己的健康状况，学会调节情绪，保持心理健康。教学过程一、 导入你们的身体健康吗?你们真的健康吗?二、 新授㈠给你的健康评评分完成p89-90项目测试，看看你能得几分?健康状态如何?归归类，测试项目中有哪些与身体、心理、社会适应密切相关?与身体健康相关：第2、5、7、9、13、14、16、21、23与心理健康有关：第1、3、4、6、7、17、18、20、24、25与社会适应相关：1、3、8、10、11、12、15、19、22讨论：如何保持健康?总结：健康的生活不仅需要加强体育锻炼，搞好个人卫生，还要保持愉快的心情，积极向上的心态，同时还应当学会与人相处，维持良好的人际关系。想一想：你觉得自己的健康有什么问题?如果有，应该怎么样解决这些问题?如果有些问题自己解决不了，应当寻求家长、老师或师生的帮助?㈡保持愉快的心情青少年心理健康的核心—心情愉快积极的健康状态—良好的情绪和适度的情绪反应。讨论：如何调节自己的情绪?转移目标调节情绪的方法宣泄法酸葡萄精神讨论：宣泄法中应该注意什么?(应注意宣泄的对象、地点和场合;方法也要适当，避免伤害别人。)阅读：p93心理咨询师三、 练习1.与同学交流保持心情愉快的方法，相互学习借鉴。2.运用本节所学知识和方法，对家人或亲友的健康状况作出评价，并提出改进建议。四、作业完成课课练相应练习板书：第一节评价自己的健康状况身体 转移目标健康 心理 保持情绪方法 宣泄法社会适应 酸葡萄精神
论述变电设备状态检修体系研究 篇5
实施状态检修并不是简单地采用在线监测技术,还必然伴随着设备检修制度及管理模式上的深刻变革,特别是对于供电企业这类传统垄断型企业来说,推广实施更是一项系统工程。状态检修技术应用、管理保障体系、状态检修标准化体系、状态检修指标评价体系、设备状态监视和维修辅助决策平台等研究和开发是其中的主要实施内容。
1 状态检修技术应用研究
1.1 CBM(condition based maintenance-状态检修)的核心理念
状态检修是随着监测手段的进步和计算机技术的发展,在20世纪80年代形成的在设备性能或状态出现了明显的劣化后实施的维修策略,而状态的劣化是由被监测的机器状态参数的变化反映出来的。CBM要求对设备进行各种参数测量,随时反映设备实际状态;测量的参数可以在足够的提前期内发出警报,以便采取适当的维修措施。设备从潜在故障发展到功能故障存在一个P-F间隔期(如图1所示),这个P-F间隔期越短,意味着设备从潜在故障发展到功能故障越急促,越需要采用比较先进的手段进行状态监测,以便采取及时措施,防止设备发生故障。
这种预防维修方式的维修作业一般没有固定的间隔期,维修技术人员根据监测数据的变化趋势作出判断,再确定设备的维修计划。只有数据表明必须进行维修时才安排维修,而且故障状态是可以预知的,维修是有周密计划和有准备的,可以大大提高维修效率,减少设备维修停运时间。因此,设备诊断技术的应用就十分重要。如果检查手段落后,设备的劣化不能及时、准确地诊断,也就无法进行有效的状态检修了。
1.2 研究内容
紧密围绕状态检修的核心理念,从设备运行维护数据采集和处理技术,设备性能劣化、故障模式及其状态量分析,设备状态监视、健康评价、寿命评估、故障诊断和预测,设备风险评价技术等方面开展研究,从技术上为开展CBM提供保障。
1.3 预期目标
提出各类电力设备故障后果及模式、性能或状态劣化的表现形式及其状态量、与状态量相关的可测量参数及其采集和处理方法、设备状态监视建议方式、设备健康评价和寿命评估指标体系。综合论述各种故障诊断及其预测方法和技术并进行比较分析,提出可用于实际的方法和技术。
2 电网状态检修管理保障体系研究
2.1 主要作用
紧密围绕目前国内电网建设“三个提高一个降低”的新特点,从以CBM为基础的预防性维修的组织结构、CBM评价指标及评价办法、维修策略管理以及维修计划管理精细化等方面开展理论和方法研究,从管理上为开展CBM提供保障。电网输变电设备状态检修技术体系研究对利用科学的现代化管理和技术手段,通过精细化管理,有针对性地安排维修计划,提高电网安全稳定水平,提高电网输送能力,提高设备健康水平,降低供电损耗(三个提高一个降低),实现电网运行维护的资源节约和环境友好具有重大的现实意义。
2.2 研究内容
现有维修与以CBM为基础的预防性维修在组织结构、评价指标及评价方法上的差异分析及其建议,维修策略管理办法,CBM与维修计划管理。
2.3 预期目标
提出以CBM为基础的预防性维修的组织结构建议、CBM评价指标体系及评价办法、维修策略管理办法以及以CBM为基础的预防性维修计划管理办法。
3 电网输变电设备状态检修标准化体系研究
3.1 必要性
状态检修一般可分为CBM(Ⅰ),CBM(Ⅱ),CBM(Ⅲ)3个等级。其中,CBM(Ⅰ)是最简单、费用最低的一种,配备简易手提式状态检测仪器,由检测人员对设备进行巡回定期检查;CBM(Ⅱ)是最高级、费用最多的一种,配备永久性的监测系统,这些系统一般可以通过计算机进行自动故障检测,有相应的报警装置甚至故障诊断专家系统。这种检测系统一般配备在关键(瓶颈)生产线或设备关键部位上,即那些一旦出现故障会造成重大损失的设备上;CBM(Ⅲ)的效能、费用与级别介于上述2个等级之间。同时,为了使电网系统内的企业共享状态检修研究成果,减少重复研究,加快成果的推广应用,指导状态检修等级的选择,规范预防性维修的管理,评价状态检修的绩效等,有必要建立输变电设备状态检修标准化体系。
3.2 研究内容及预期目标
在学习消化吸收国内外相关标准的基础上,开展预防性维修术语、维修策略决策管理、预防性维修工作分解结构(WBS)、维修计划管理、设备CBM绩效评价标准、在线监测选择指南、设备状态量和量测选择指南、设备状态评价导则、设备健康评价导则、设备寿命评估指南、故障诊断和预测方法指南以及设备风险评价指南等的研究。根据上述内容建立相应技术标准。
4 电网输变电设备状态检修指标评价体系研究
为了持续改进检修管理工作、技术路线和标准化体系,确保基于状态检修的预防性维修研究方向的正确性,有必要建立一套状态检修绩效评价指标体系。主要的研究课题有:维修策略决策绩效评价指标、检修管理工作绩效评价指标、维修作业绩效评价指标以及设备CBM绩效评价指标。根据上述内容建立相应的评价指标体系。
5 输变电设备状态监视和检修辅助决策平台
5.1 主要技术手段
状态检修要求对设备的各种参数进行测量和保存,形成历史和在线数据,即所谓设备在线监测。这些装置均为利用传感、电子及计算机等技术,通过对运行中高压设备的信号采集和传输、数据处理、逻辑判断来实现对电力设备运行状态的带电测试或不间断的实时监测和诊断。通过对这些历史和在线数据的综合处理和分析,形成状态量来随时反映设备实际状态。当设备状态出现异常时,技术人员需要利用各种算法、数据展示等手段对这些数据进行深入分析,开展故障诊断,预测其发展趋势,为维修策略的制定提供决策依据。当设备状态处在正常状态时,技术人员也需要利用各种算法、数据展示对设备健康进行评价,对其寿命进行评估,以便制定有效的设备改造和更新计划,延长设备使用年限。
5.2 实施策略
在学习、消化和吸收国内外现有设备状态监视和维修决策辅助决策系统的基础上,开展具有设备状态监视、健康评价、寿命评估、故障诊断和预测、设备风险评价等功能,能与企业实时或历史数据管理系统、ERP/EAM/CMMS等集成的技术支持平台相配套技术的研究与开发。
5.3 实施目标
技术支持平台具有设备状态监视、健康评价、寿命评估、故障诊断和预测和设备风险评价等功能;吸收国际相关标准和有关系统的长处;开放性好,通过二次开发,能与外围系统进行数据交换;灵活性高,通过用户自行配置,能满足各类设备状态评价导则的要求;技术和平台构架先进,采用先进的系统分析、设计、开发、测试方法和工具。
6 结束语
“事后检修(事故检修)→定期检修→状态检修”这一规律或趋势是科学发展的必然。变电设备状态检修,在技术方面主要涉及到状态监测和故障诊断、设备寿命管理和预测、信息管理与决策以及电力设备可靠性技术;应用方面主要涉及到变电所的重要一次设备,如:变压器、电抗器、断路器、避雷器电流互感器和电压互感器等。从经济、成本和可靠性考虑设备状态检修管理系统有待进一步的研究和开发。
参考文献
[1]许进华,吴玉红.电力设备状态检修的必要性[J].科技情报开发与经济,2010.2.
[2]陈平,曹小龙.变电设备最佳联合状态检修的探讨与实施[J].电气试验,2009.1.
[3]张士然,李凤海.变电站高压设备状态检修技术简介[J].华北电力技术,2009.1.
灌溉渠道衬砌工程状态评价 篇6
1.1 堤顶及外坡
渠顶路面顺直、平坦, 无坑, 无明显凹陷和起伏, 泥结石路面级配良好, 碾压密实, 碎石无外溢;外坡平整, 植被良好, 无塌陷、滑坡、裂缝、雨淋沟、洞穴等;渠堤树木顺直成林, 修剪整齐、美观, 浇水坑规则, 成活率达到95%以上;标志牌埋设坚固、布局合理、尺度规范、表示清晰, 无涂层脱落和损坏丢失。
1.2 衬砌内坡
砌石坡面平整, 无松动、塌陷、隆起冻胀等变形, 浆砌石结构无裂缝、倾斜、滑动、错位、悬空, 坡面勾缝保持完好、无脱落, 无杂草生长;坡面平整, 混凝土板无松动、滑塌、鼓胀、隆起, 板无裂缝、断裂, 表面无剥落、暴皮起砂、石子外露。混凝土板填缝保持完好, 无裂缝、脱落、冻胀松散等;伸缩缝保持完整, 无脱落、断裂、老化等现象。
1.3 渠底
渠底保持平整, 无冲刷、淤积、杂物堆积, 塑膜无外露;渠底衬砌混凝土无塌陷、鼓胀等变形, 混凝土板无裂缝、断裂, 表面无剥落、暴皮起砂、石子外露。填缝完整, 无裂缝、断裂、冻胀松散现象。
2 工程状态基本良好
2.1 堤顶及外坡
渠顶路面顺直、平坦, 无坑, 无明显凹陷和起伏, 泥结石路面级配良好, 碾压密实, 碎石外溢较少, 单位体积不超过10%;外坡平整, 无塌陷、滑坡、裂缝、雨淋沟、洞穴等;渠堤树木顺直成林, 修剪整齐、美观, 浇水坑规则, 成活率达到90%以上;标志牌埋设坚固、布局合理、尺度规范、表示清晰, 无涂层脱落和损坏丢失。
2.2 衬砌内坡
砌石坡面平整, 无松动、塌陷、隆起冻胀等变形, 浆砌石结构无裂缝、倾斜、滑动、错位、悬空, 坡面勾缝保持基本完好, 有轻度裂缝、脱落, 损坏面积不超过10%, 无杂草生长;坡面平整, 混凝土板无松动、滑塌、鼓胀、隆起, 混凝土板无断裂, 个别有细微裂缝, 面积不超过10%, 表面无剥落、暴皮起砂、石子外露。混凝土板填缝基本保持完好, 无脱落、冻胀松散等, 局部板缝有轻微裂缝, 面积不超过10%;伸缩缝基本保持完整、规则, 无脱落、断裂、老化等现象, 局部有裂缝。
2.3 渠底
渠底保持平整, 无冲刷、淤积、杂物堆积, 塑膜无外露;渠底衬砌混凝土无塌陷、鼓胀等变形, 混凝土板无断裂, 局部有轻微裂缝, 面积不超过10%, 表面无剥落、暴皮起砂、石子外露。填缝完整, 无冻胀松散、断裂, 局部有轻微裂缝现象。
3 工程状态有较小损坏
3.1 堤顶及外坡
渠顶路面顺直、平坦, 局部有较小的坑凹和起伏;泥结石路面级配良好, 碾压密实, 碎石有一定外溢, 单位体积不超过20%;外坡基本平整, 无滑坡、裂缝、洞穴, 局部有塌陷、凸起, 个别处雨淋沟宽、深不超过5 cm等;渠堤树木顺直成林、修剪整齐, 浇水坑规则, 成活率达到90%以上;标志牌埋设坚固、布局合理、尺度规范, 涂层局部脱落, 较小损坏丢失。
3.2 衬砌内坡
砌石坡面平整, 无松动、塌陷、隆起冻胀等变形, 浆砌石结构无倾斜、滑动、错位、悬空, 坡面勾缝有裂缝、脱落现象, 勾缝损坏面积不超过20%, 无杂草生长;坡面平整, 混凝土板无松动、滑塌、鼓胀、隆起, 混凝土板个别有断裂、裂缝, 面积不超过20%, 表面无剥落、暴皮起砂、石子外露。混凝土板填缝大部分保持完好, 无脱落、冻胀松散等, 局部板填缝有裂缝、脱落或冻胀松散现象, 面积不超过20%;伸缩缝基本保持完整、规则, 大部分无脱落、断裂、老化等现象, 局部有裂缝、断裂或脱落现象, 延长米不超过20%。
3.3 渠底
渠底基本保持平整, 无杂物堆积, 有轻度冲刷、冲坑或淤积, 局部塑膜有外露现象;渠底衬砌混凝土无明显塌陷、鼓胀等变形, 混凝土板个别有断裂和裂缝, 面积不超过20%, 表面有轻度剥落、暴皮起砂、石子外露, 面积不超过20%。填缝大部分完整, 局部有冻胀松散、断裂, 裂缝现象面积不超过20%。
4 工程状态有较大损坏
4.1 堤顶及外坡
渠顶路面顺直, 局部有坑凹和起伏;泥结石级配较好, 碎石外溢, 单位体积不超过30%;外坡基本平整, 无滑坡、裂缝、洞穴, 局部有塌陷、塌坑和凸起, 个别处雨淋沟宽、深不超过5 cm等;渠堤树木顺直成林, 修剪整齐、美观, 浇水坑规则, 成活率达到85%以上;标志牌松动、涂层脱落、部分损坏丢失。
4.2 衬砌内坡
砌石坡面大部分平整, 无松动、塌陷、隆起冻胀等变形, 浆砌石结构有松动、滑坡、错位现象, 坡面勾缝有裂缝、脱落现象, 勾缝损坏面积不超过30%, 有杂草生长;坡面大部分平整, 混凝土板松动、滑塌、鼓胀, 隆起面积不超过30%, 混凝土板有断裂、裂缝, 表面剥落、暴皮起砂、石子外露面积不超过30%。
混凝土板填缝大部分保持完好, 板填缝有裂缝、脱落或冻胀松散现象, 面积不超过30%;伸缩缝基本保持完整、规则, 部分有裂缝、断裂或脱落现象, 延长米不超过30%。
4.3 渠底
渠底基本保持平整, 部分有冲刷、冲坑或淤积、杂物堆积现象, 渠底冲刷深度小于30 cm;部分塑膜有外露、鼓起和破裂现象;渠底衬砌混凝土有塌陷、鼓起、冻胀等变形, 板有断裂和裂缝, 总体损坏面积不超过30%;板表面有剥落、暴皮起砂、石子外露, 面积不超过30%。填缝大部分完整, 局部有冻胀松散、断裂, 裂缝现象面积不超过30%。
5 工程状态有严重损坏
5.1 堤顶及外坡
渠顶路面损坏, 有较多坑凹和起伏, 碎石外溢, 单位体积超过30%;外坡局部有滑坡、裂缝、塌陷、塌坑和凸起, 雨淋沟宽、深超过5 cm等;渠堤树木有羊群啃噬、人为损坏现象, 无修剪, 影响交通, 成活率低于85%;标志牌松动、丢失, 涂层脱落较严重, 标志作用明显丧失。
5.2 衬砌内坡
砌石坡面松动、塌陷、隆起冻胀等变形, 浆砌石结构有松动、滑坡、错位现象, 坡面勾缝有裂缝、脱落现象, 勾缝损坏面积超过30%, 杂草丛生;坡面混凝土板松动、滑塌、鼓胀、隆起面积超过30%, 混凝土板有断裂、裂缝, 表面剥落、暴皮起砂、石子外露面积超过30%。混凝土板填缝有裂缝、脱落或冻胀松散现象, 面积超过30%;伸缩缝有裂缝、断裂或脱落现象, 延长米超过30%。
5.3 渠底
渠底有冲刷、冲坑或淤积、杂物堆积现象, 渠底冲刷深度大于30 cm;塑膜有外露、鼓起和破裂现象;渠底衬砌混凝土有塌陷、鼓起、冻胀等变形, 板有断裂和裂缝, 总体损坏面积超过30%;表面有剥落、暴皮起砂、石子外露, 面积超过30%。填缝有冻胀松散、断裂, 裂缝现象面积超过30%。
摘要：根据渠道破坏长度比例、破坏面积比例、剥蚀率、冻胀变形量等指标, 将渠道衬砌工程运行状态划分为5级, 即良好、基本良好、较小损坏、较大损坏和严重损坏。衬砌工程状态评价分为堤顶及外坡、衬砌内坡和渠底3部分。
状态估计多指标综合评价方法 篇7
基础模型数据质量是影响智能电网调度控制系统各类应用实用化水平的关键因素。电力系统状态估计作为能量管理系统的基础模块,是反映和提升基础数据质量的重要手段,为电网在线分析和辅助决策软件提供比遥测数据更准确、完整和合理的电网实时运行状态,状态估计结果的准确性对其他应用有着很大的影响[1],对电力系统状态估计结果的评价是反映电网基础模型数据质量的重要手段。
国内外在提高状态估计结果精度方面做了一些研究[2,3,4,5,6,7,8],如不良数据的检测和辨识、抗差状态估计、参数辨识与估计、PMU混合状态估计等。但实际上由于无法知道设备的测量真值,如何对状态估计结果进行合理评价,是进行状态估计研究和完善状态估计应用要解决的问题。
当前对于状态估计结果评价的研究不是很多, 文献[9-10]基于测量不确定度理论,提出了在真值未知情况下状态估计结果的评价指标;文献[11]提出了一种基于交叉熵和零注入失配量的状态估计精度评价准则;文献[12]针对给定的系统,提出了线性函数、平方函数、平方和函数、平方和对数函数、平方和指数函数等不同的评价函数;文献[8]中,状态估计误差的协方差矩阵的对角元素为状态估计误差的方差,用来衡量状态估计的精度;文献[13]用估计误差方差与测量误差方差相比较,当估计值误差方差小于原始测量误差方差时,说明状态估计起到了滤波的效果。以上研究只是针对状态估计的某一方面所做的研究,而影响状态估计结果准确性有很多因素,如电网模型(拓扑关系、设备参数、模型完整性)、量测数据(遥信、量测坏数据、数据时间不同步、测量精度、冲击性负荷)等,当前缺少对状态估计结果的综合评价方法的研究。
本文分析了当前状态估计结果评价的现状,以影响状态估计结果准确性的因素为基础,提出状态估计多指标综合评价方法,以选择的四个典型的指标为例,并通过实际电网系统的案例,说明了多指标综合评价方法能够反映电网模型数据存在的问题, 并指导电网模型数据的完善。
1 状态估计评价现状
国家电力调度控制中心颁布的《智能电网调度控制系统实用化要求(试行)》[14]和《智能电网调度控制系统实用化验收办法(试行)》[15]中规定了考核状态估计的两个指标:遥测估计合格率和电压残差平均值。2013年国家电网公司将状态估计遥测合格率作为同业对标考核的一项指标,该指标主要由估计值和量测值的残差、量测类型基准值、合格门槛 (有功功率≤2%,无功功率≤3%,电压≤0.5%)决定的,这一评价准则具有一定的合理性,对国、分、省三级调度的基础数据和基础模型的整治起到了很好的指导作用,提高了智能电网调度控制系统的运行和应用水平。现在国家调度控制中心的状态估计遥测合格率数值已经很高,某些省调在某个断面数据质量比较好时,实时状态估计遥测合格率能够达到100%。
理论上评估状态估计值的合格率和精度,应该用状态估计值与真值的误差,但量测真值无法获得, 实际上,只要在没有坏数据和模型错误的情况下,用正确的状态估计方法在计算收敛时,所得到的状态估计值就是可信且可以使用的[16]。
实际上,影响状态 估计结果 精度有很 多因素[17],如电网模型(拓扑关系、设备参数、模型完整性)、量测数据(遥信、量测坏数据、数据时间不同步、测量精度、冲击性负荷)等。因此单一的状态估计遥测合格率评价指标可能会导致出现合格率指标很高但估计结果却严重偏离系统真实状态的情况[11],不能完全满足后续应用对状态估计结果多方面的需求,不具备对合格的数据再进行细化区别的作用,无法反映出电网基础数据所存在的问题。因此在一定程度上,状态估计遥测合格率更多反映的是状态估计对电网模型和电网数据错误的粗纠偏功能。
本文通过状态估计多指标综合评价方法的研究,说明了多指标评价方法能够反映出电网存在的模型数据问题,为完善电网基础模型数据和提升状态估计结果实用可靠性提供理论支持。
2 多指标综合评价方法
状态估计多指标综合评价是从影响状态估计结果精度的因素出发,从多个角度对状态估计计算结果的精度做出全局性、整体性的评价,即按照给定的目标,对状态估计计算结果的精度进行全面的分类和排序的过程[18]。
2.1 综合评价的指标选择
与以往的只单一考虑状态估计遥测合格率的评价相比,综合评价指标方法的优点在于综合考虑了模型完整性、参数准确性、遥测准确性、遥信动作正确性等因素对状态估计结果精度的影响,将评价目标分成不同侧面的子系统,再细分为更具体的指标, 形成多指标体系。评价子系统具有一定的独立性, 既能反映系统某一方面的特征,又能一起全面反映评价目的。
将影响计算结果精度的因素分为模型、数据、管理等类,而每一类再进行细分,如模型类有拓扑关系、模型参数、模型完整度,数据类有遥信、量测坏数据、数据时间不同步、测量精度等,管理类有调度所属关系,主要考虑外网或者模型上下级的影响。
状态估计评价层次性结构如图1所示。
2.2 综合评价指标选择原则
评价指标的优化目的是理清各指标之间的独立性和关联性,完成对单项评价指标逻辑测验和综合评价指标体系的整体性测验。
对于状态估计结果的综合性评价,主要关注以下两个基本原则:辨识性和冗余性。辨识性是指统计评价指标在区分各评价单位某一方面价值特征时的能力与效果,故又称为“区分性”,是为了能够区分不同地区的基础模型和基础数据的水平,如状态估计遥测合格率受合格率门槛的影响,容易出现多个地区具有同样的合格率,区分性就不高,而状态估计遥测准确度、区域目标函数相对状态估计遥测合格率的区分能力就高些;“冗余性”是表示综合评价指标体系内各指标之间交叉重叠程度的指标,其计算通常可采用相关系数或相似系数、关联系数等公式, 如母线功率平衡率和支路首末端功率平衡率之间就存在着一定的指标交叉重叠,冗余性越好表明各指标越独立,就能够从更多角度来反映基础模型和基础数据所存在的问题。
3 状态估计典型评价指标
3.1 状态估计遥测合格率
状态估计遥测合格率是目前国家电网公司同业对标考核的一项指标,其公式定义为:
式中:RYCGJ为状态估计遥测合格率;N为相应范围内的遥测总点数,包括坏数据;Na为遥测估计合格点数,为遥测数据估计值误差小于由量测类型决定的合格阈值的点数。
3.2 状态估计遥测不准确度
状态估计遥测不准确度表征了区域内状态估计值和量测值之间的偏差程度,状态估计遥测不准确度越低,状态估计结果越准确,其公式定义为:
式中:Ja为状态估计遥测不准确度;xi为N维状态估计值向量的元素;zi为N维量测值向量的元素; σi 为N维量测误差标准差向量的元素。
3.3 母线功率不平衡度
母线功率不平衡度为输入母线的功率与输出母线的功率之差,不仅可以反映测控装置、互感器等是否准确可靠,也是评价供电量和用电量是否平衡的重要指标。而根据基尔霍夫电流定律,状态估计严格满足母线功率平衡,因此母线功率不平衡对状态估计结果会有很大的影响。母线功率不平衡度的定义为:
式中:M为计算母线的数目;Sij n为第j条计算母线的输入功率;Sj out为第j条计算母线的输出功率;Sj N 为第j条计算母线的基准功率,由电压等级决定。
3.4 遥信动作正确率
在电网运行的过程中,会出现遥信拒动或遥信误动的现象,成为电网运行的安全隐患。遥信动作正确率反映的是远动装置、开关辅助接点、信号传输通道等方面的问题,定义为:
式中:Nrf为开关拒动次数;Nun为开关误动次数;Nop 为总的开关动作次数,为遥信正确动作与误动、拒动次数的总和。
遥信动作正确率表征了开关遥信状态和设备量测的同步性,开关遥信的拒动或误动都会造成状态估计拓扑错误,进而影响状态估计结果的准确性,遥信动作的正 确性保证 了状态估 计计算模 型的正确性。
4 指标权重设置
各指标对评价对象的影响程度不同,采用层次分析法(AHP)来确定各评价指标的权重系数[19,20]。AHP是一种定性分析和定量分析相结合的系统分析方法。该方法通过将评价指标的重要程度两两比较,形成判断矩阵P,然后求出判断P的最大特征值λmax对应的特征向量,则归一化后的特征向量即为各评价指标的权重。最后进行判断矩阵的一致性校 验,如果校验通过,则指标权重分配合理,如果校验不通过,需要重新调整判断矩阵,重新计算。
则状态估计综合评价的结果可记为:
式中:wi为根据判 断矩阵确 定的各评 价指标的 权重;yi为各评价指标的结果;n为评价指标个数;y为综合评价的结果。
另外,为了排除由于各指标的量纲不同及数值量级差别所带来的影响,需要先对评价指标做无量纲化处理。采用向量规范法[21]实现评价指标的无量纲化。
式中:j为不同的指标序号;i为每个指标下的不同地区的指标值序号;yij* 为无量纲化之后的指标值。
5 实际电网算例分析
为了更加直接地展示多指标综合评价方法在实际系统应用的情况和评价指标的合理性,本文选取了某调度中心智能电网调度控制系统的某一个状态估计结果断面进行分析,如表1所示。本节的分析主要是通过多指标综合评价方法反映出电网模型和数据所存在的问题,将所选取的各项指标的权重均取0.2。
表1中状态估计有功遥测不准确度、状态估计无功遥测不准确度、母线有功功率不平衡度为极小型指标,取值越小越好,状态估计遥测合格率和遥信动作正确率为极大型指标,取值越大越好。通过极大型一致化处理和向量规范法无量纲化处理,并根据各项指标的权重求得各区域的综合评价指标值。
通过表1的统计信息可以看出,本次状态估计结果遥测合格率中C地区最高,但是其有功遥测不准确度也是最高的,说明C地区具有比较高的遥测合格率但有功估计却是最差的。统计C地区所有有功量测点的遥测不准确度分布,如图2所示。
由图2可以看出,大部分量测的不准确度小于0.01,实际上分析不准确度发现,其中一个量测的不准确度高达474.84,此量测所在母线的有功不平衡量为87 MW,有功量测不平衡解决后,遥测合格率变化很小,但是有功遥测不准确度降到了0.005,母线有功功率不平衡度降到了2.89。
A地区状态估计遥测合格率最低,有功和无功的遥测不准确度不是最高的,但是母线有功功率不平衡度比其他地区大得多,因此A地区的问题主要集中在量测上,特别是量测导致的母线功率不平衡。将A地区比较大的几个母线功率调整平衡以后,状态估计有功遥测不准确度下降到0.015,无功遥测不准确度下降到0.003,母线有功功率不平衡度下降到10.672,说明仍有功率不平衡的母线存在。
D地区在有功遥测不准确度和母线有功功率不平衡度都比C地区好的情况下,遥测估计合格率仍然比C地区低,表明了无功估计对D地区的遥测估计合格率影响比较大,问题主要集中在无功量测和电压量测上。同时发现,从综合评价指标上来看,D地区要比C地区的数据质量水平高,但D地区的状态估计遥测合格率却比C地区低,表明了状态估计有功遥测不准确度和母线有功功率不平衡度指标在增加电网基础数据质量水平的区分度上的有效性。
综合以上分析,单纯的状态估计遥测合格率并不能完全反映出状态估计的水平和存在的问题,结合遥测不准确度、母线功率不平衡度和遥信动作正确率,为状态估计准确度的评估提供更高的区分度, 更能反映出电网的模型和数据的问题所在。
6 结语
现有的状态估计评价指标比较单一,分析结果不够全面,本文以影响状态估计结果精度的因素为基础,提出了状态估计多指标综合评价方法,指标的选取遵循辨识性和冗余性的原则。以选取的状态估计遥测合格率、状态估计遥测不准确度、母线功率不平衡度和遥信动作正确率四个典型指标为例,并通过实际电网系统的案例,说明了多指标综合评价方法在状态估计结果精度评价上的有效性,能够反映出电网所存在的模型和数据的问题,通过对电力系统状态估计结果的评价来指导对电网基础模型数据质量的提升。如何在实际应用中完善指标集以全面地反映状态估计结果精度,实现对电网基础模型数据质量的评估将是下一步研究的重点。
摘要：对电力系统状态估计结果的评价是反映电网基础模型数据质量的重要手段。结合目前状态估计评价指标存在的问题,以影响状态估计准确性的因素为基础,提出了状态估计多指标综合评价方法。该方法多角度考虑了影响状态估计的因素,所提出的评价指标需要遵循辨识性和冗余性原则。文中以选择的四个典型性指标为例,应用层次分析法确定了各指标的权重,并通过实际电网系统的案例,验证了多指标综合评价方法在状态估计结果精度评价上的有效性,能够反映出电网模型数据存在的问题。
状态评价体系 篇8
SF6高压断路器投运后, 经过一段时间运行其性能 (包括电气性能, 机械特性和绝缘性能等) 会有些变化, 零部件是否有影响其性能的变形和磨损, 密封圈的老化并导致的本体漏气或微水量增加等问题。因此, 定期对运行SF6高压断路器进行巡视检查和检修试验, 以保证设备良好运行。
传统的SF6高压断路器检修试验分为大修和小修, DL/T596-1996《电力设备预防性试验规程》对断路器的预防性周期和内容作了明确规定。但随着变电站增容和改造, SF6高压断路器数量不断增多, 导致工作量大大增加。结合国内电力行业发展的需要, 国网公司在2008年首次发布了《国家电网公司设备状态检修规章制度和技术标准汇编》 (简称“汇编”) 并开始运用。
1 SF6高压断路器的状态评价
状态评价是依据设备运行状态信息、进行科学的综合分析, 确定设备健康状况, 为设备状态检修提供依据。设备状态评价的结果是动态调整的。
1.1 状态划分
将SF6高压断路器的状态分为正常、注意、异常、严重四类。正常状态是指SF6高压断路器的各个影响因素处于稳定良好的范围, 设备正常运行;注意状态是指SF6高压断路器的影响因素接近标准限值, 或部分权重较小的因素超过标准限值, 设备依然继续运行, 但需加强监测力度;异常状态是指SF6高压断路器的某权重影响因素接近或略微超过标准限值, 应适时安排停电检修。严重状态是指SF6高压断路器的某权重较大的影响因素严重超过标准限值, 需尽快安排停电检修。
1.2 状态量的获取
SF6高压断路器的状态量可通过巡检及例行试验和诊断性试验等途径获得。如:出厂试验数据、上次停电预试的数据、运行中巡视、带电检测、家族性的缺陷信息。
1.3 评价方法
巡检是为掌握设备状况, 及时发现设备缺陷与异常现象的有效方法。目的就是要在缺陷隐患还没扩大或没造成事故之前及早排除它。分为日常巡检和雨、雪、雾及夜晚等恶劣气候下进行的特殊巡检。内容包括:设备外观有无异常、气体压力值在规定范围内、本体各部件有无位移、瓷件有无断裂、SF6气体密度值检查及各引线连接点进行红外测温检测。
例行试验是为获取设备状态量, 评价设备状态, 定期进行的各种预防性试验。SF6高压断路器的例行试验项目主要有:主回路电阻测量、SF6气体湿度检测、红外热像检测。
诊断性试验是在巡检和例行试验中发现设备状态不良或设备经受了不良工况等情况, 为进一步评价设备状态进行的试验。SF6高压断路器的诊断性试验项目有:交流耐压试验、SF6气体成分分析、气体密封试验等。
2 SF6高压断路器的状态检修
2.1 状态检修实施原则
状态检修是以状态评价为基础的。经巡检、检测和在线监测等技术手段发现的异常状态 (隐患) , 应按着“应修必修, 修必修好”的检修原则, 制定新、老旧设备的状态检修计划和内容。
2.2 状态检修分类
将SF6高压断路器检修工作, 按工作性质内容及工作涉及范围分为:A、B、C、D四类检修。其中, A、B、C类属于停电检修, D类属于不停电检修。
A类检修是指SF6高压断路器的整体大修, 即机构和本体同时解体大修或返厂的大修。B类检修是指SF6高压断路器部件大修, 可以为机构或本体或其他任一部件的解体大修。C类检修是对SF6高压断路器常规性清扫检查、维护和预防性试验。D类检修是对SF6高压断路器在不停电状态下进行的带电检测和专业巡检工作。
2.3 状态检修项目
SF6高压断路器A类检修项目:现场解体检修和返厂解体检修 (包括B类检修的全部项目) 。
SF6高压断路器B类检修项目:支持瓷柱、灭弧室、导电部分、吸附剂、SF6气体回收处理、密封件等本体部件的更换和处理;操动机构的传动、控制、储能、液压油处理和更换项目。
SF6高压断路器C类检修项目:检查高压引线及端子板、检查瓷套外表、检查液压系统、检查机构箱及辅助控制回路的清扫检查;常规预防性试验项目。
SF6高压断路器D类检修项目:检修试验人员专业巡视;带电检测项目。
2.4 状态检修策略
根据最近一次设备状态评价结果, 参考影响设备风险因素和厂家的要求, 计划下一次停电检修时间和类别。在安排检修计划时, 应协调相关设备检修周期, 尽量统一安排, 避免重复停电。检修计划应每年至少修订一次。
被评价为正常状态的SF6高压断路器, 执行C类检修, 可按照正常周期或延长1年并结合例行试验安排;被评价为注意状态和异常状态的SF6高压断路器, 执行C类检修, 并根据实际情况及时加强一次D类检修;被评为严重状态的SF6高压断路器, 尽快安排检修。在各状态检修之前可根据实际情况加强一次D类检修。
3 SF6高压断路器的故障实例
SF6高压断路器在生产安装过程中吸附剂带入水分、零部件带入水分、充气过程中、密封件出不严和外部水分渗透等原因, 久而久之微水超标使SF6气体绝缘下降, 最终造成延面闪络放电, 严重危机设备运行。
某检修公司修试人员在对SF6高压断路器进行湿度 (微水) 例行试验过程中发现一台LW34-35型SF6高压断路器微水值超标, 达1500ul/l, 为排除仪器和环境因素的原因, 经多次更换试验仪器反复测试并与新气SF6进行比对, 证明确实为断路器微水值超标。巡检人员立即向生产技术部门报告, 协调相关专业将该断路器退出运行状态, 执行B类检修。更换了吸附剂和密封圈, 并对断路器进行了抽真空处理, 冲灌新的SF6气体, 处理后的断路器的水分为300ul/l, 正常后投入运行。
4 结束语
SF6高压断路器状态检修是以状态评价为基础, 与传统的SF6高压断路器定期检修相比, 状态检修针对性和有效性更强, 增加了设备的使用寿命, 解决了检修不足或检修过剩的问题, 节约检修费用和资源, 并提高了设备的可靠性。根据SF6高压断路器的评价结果, 制定检修策略。并通过带电监测手段可及时发现设备在运行中的缺陷。因此, 企业干部员工要强化状态检修的认识程度和执行力度, 加强管理规程和技术细则等制定的深度。
参考文献
[1]陈三运, 谭洪恩, 江志刚.输变电设备的状态检修[M].中国电力出版社, 2004.
[2]SF6高压断路器状态评估导则[S].中国电力出版社, 2008.
[3]SF6高压断路器状态检修导则[S].中国电力出版社, 2008.
[4]国家电网公司设备状态检修规章制度和技术标准汇编[S].中国电力出版社, 2008.
天德湖水质营养状态调查与评价 篇9
关键词：天德湖,水质,营养状态,富营养,预防措施
人工湖作为城市造景和绿化的一项重要组成部分, 以人工湖为主题的城市公园也为市民周末游玩和散心提供了很好的户外休闲场所, 对人工湖水质监测不容忽视。江苏泰州海陵区天德湖, 系2009年建成的人工湖, 总占地面积约100公顷, 园区内开展有烧烤、垂钓、沙滩娱乐、餐饮、住宿等配套设施。有关天德湖水质状况的研究还未见报道, 本文采用综合营养状态指数法对天德湖水质营养状态进行评价, 以期为天德湖生态环境评价和综合治理提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 采样点的设置
天德湖 (32°25′~32°26′N、119°54′~119°55′E) , 位于泰州市海陵区。本次采样点设置4个, A餐饮会所、B沙滩、C垂钓区、D宾馆。
1.2 采样及分析方法
从2014年12月到2015年9月, 共采样4次, 监测指标包括叶绿素a (Chla) 、透明度 (SD) 、总磷 (TP) 、总氮 (TN) 和高锰酸盐指数 (CODMn) 等。参照《地表水质量标准》GB3838-2002。
1.3 数据处理
富营养化评价采用Carlson综合营养状态指数进行, 计算公式数据处理主要运用了Microsoft Office软件。
2 结果与讨论
2.1 水质指标及分级
四个采样点水质透明度、叶绿素a (chla) 、高锰酸盐指数 (CODMn) 、总氮 (TN) 、总磷 (TP) 的水质情况, 根据地表水环境质量标准对天德湖水质进行分级, 总磷含量达到Ⅳ类水、总氮和高锰酸盐指数含量达到Ⅲ类水标准。高锰酸盐指数 (CODMn) 、在12月和3月为Ⅲ类水, 6月、9月为Ⅳ类水, 总氮 (TN) 在12月和3月为Ⅲ类水, 6月、9月为Ⅱ类, 垂钓区处于Ⅲ类水。C点和D点水样的总磷含量全年为Ⅳ类水, A点和B点呈现出冬春为Ⅳ类水, 夏秋为Ⅲ类水的特点。
总氮0.328~0.681 mg·L-1, 平均0.499 mg·L-1, A点总氮平均值为0.451 mg·L-1, B点总氮平均值为0.462 mg·L-1, C点总氮平均值为0.572mg·L-1, D点总氮平均值为0.510 mg·L-1。C、D点总氮含量相对于A、B点高。6月份、9月份湖水的平均总氮含量相对于12月和3月份低。藻类在生长繁殖过程中对氮元素的吸收利用是主要原因。
总磷0.035~0.098 mg·L-1, 平均0.067 mg·L-1, A点总磷平均值为0.057 mg·L-1, B点总磷平均值为0.057 mg·L-1, C点总磷平均值为0.068mg·L-1, D点总磷平均值为0.088 mg·L-1。C点与D点相对A点和B点的总磷含量要高, 整个湖水的平均总磷含量6月份和9月份相对较低, 藻类在生长繁殖过程中对磷元素的吸收利用是主要原因。
CODMn3.1~7.8 mg·L-1, 平均5.756 mg·L-1, A点CODMn平均为6.075mg·L-1, B点为4 mg·L-1, C点为6.525 mg·L-1, D点为4.675 mg·L-1。垂钓区的CODMn平均值最高。
叶绿素a (chla) 含量3.86~31.13μg·L-1, 平均11.784μg·L-1, A点的叶绿素平均值为6.46μg·L-1, B点8.767μg·L-1, C点17.106μg·L-1, D点14.807μg·L-1。
透明度0.45~0.78m, 平均0.65m, A点的透明度为0.693m, B点0.65m, C点0.613m, D点0.645m。垂钓区的透明度最低, 主要受浮游植物影响。
垂钓区C点的总氮、CODMn、叶绿素a含量都较其他点高, 透明度较其他点低, 6月份较其他月份都高, 冬季垂钓较少, 春季气温回升后垂钓者较多, 夏季最多。垂钓区围网养殖的青鱼、鲫鱼、白鲢、鳙鱼, 青鱼饲养以投喂田螺为主, 很少投喂饲料。总氮偏高可能与垂钓者使用的高蛋白饵料投入有关, 残饵中含氮有机物分解, 提高了水体总氮和CODMn。
2.2 营养状态评价
根据营养状态指数法对天德湖公园营养状态进行了评估, 营养状态指数TLI (∑) 在45.3~55.43, 平均49.38, 非常接近轻度富营养状态 (TLI (∑) >50) 。
A点营养状态指数TLI (∑) 平均47.6、B点平均47.29、C点平均51.80、D点平均50.82, A点、B点处于中营养水平, C点D点处于轻度富营养水平。表明湖水中一部分区域已经达到轻度富营养化, 整个湖区水体处于中营养-轻度富营养过渡阶段, 垂钓区相对较高 (p<0.05) 。
3 结论
天德湖公园水质透明度平均0.65m, 总磷 (TP) 平均0.067 mg·L-1, 总氮 (TN) 平均0.499 mg·L-1, CODMn平均5.756 mg·L-1, 叶绿素含量平均11.78μg·L-1, 根据地表水环境质量标准, 单项指标总氮和高锰酸盐指数含量为Ⅲ类水, 总磷含量达到Ⅳ类水标准。一般认为达到富营养化的临界点总氮>0.2 mg·L-1, 总磷>0.02 mg·L-1, 叶绿素含量达到10μg·L-1, 天德湖水体均已达到富营养化标准。天德湖水质养状态指数TLI (∑) 在45.3~55.43, 平均49.38, 处于中营养但接近轻富营养水平, 部分区域如垂钓区和宾馆TLI (∑) 值均超过55, 达到轻度富营养化。
参考文献